Joblib:

* Abstractie op een hoger niveau: Joblib is *bovenop* gebouwd van `multiprocessing` (en andere backends zoals `loky` die vaak superieur kunnen zijn aan de standaard `multiprocessing`). Het biedt een eenvoudigere, gebruiksvriendelijkere interface, vooral voor algemene parallelle computertaken, zoals het toepassen van een functie op een lijst met invoergegevens. Deze eenvoud leidt vaak tot een snellere ontwikkeltijd.

* Automatisch geheugenbeheer en taakplanning: Joblib verwerkt geheugenbeheer en taakplanning efficiënter dan direct gebruik te maken van 'multiprocessing'. Het maakt op slimme wijze gebruik van geheugenmappingtechnieken om onnodig kopiëren van gegevens te voorkomen, waardoor de overhead wordt verminderd. Het maakt ook gebruik van geavanceerde strategieën om taken efficiënt over de processen te verdelen.

* Betere verwerking van grote datasets: De geheugentoewijzing van Joblib is vooral nuttig bij het omgaan met grote datasets die niet gemakkelijk in het geheugen passen. Het geeft processen toegang tot delen van de gegevens zonder alles tegelijkertijd in het RAM te hoeven laden.

* Persistentie en caching: Joblib ondersteunt het cachen van resultaten naar schijf, waardoor herhaalde berekeningen met dezelfde invoer aanzienlijk worden versneld. Deze functie is ongelooflijk krachtig voor tijdrovende taken.

* Potentieel iets langzamer voor zeer eenvoudige taken: De overhead van de extra functies van Joblib kan leiden tot een iets langzamere uitvoering dan 'multiprocessing' voor uiterst eenvoudige parallelle taken waarbij de functieaanroep zelf erg snel is. De overhead is doorgaans verwaarloosbaar voor redelijk complexe operaties.

Multiverwerking:

* Beheer op een lager niveau: 'multiprocessing' geeft u een fijnmazige controle over het creëren, communiceren en synchroniseren van processen. Dit is van voordeel wanneer u complexe parallelle algoritmen moet implementeren of ingewikkelde communicatiepatronen tussen processen moet verwerken.

* Complexer in gebruik: Het directe gebruik van 'multiprocessing' vereist meer standaardcode en een dieper begrip van procesmanagementconcepten. Dit maakt het minder gebruiksvriendelijk voor eenvoudige parallellisatietaken.

* Kan minder efficiënt zijn voor grote datasets: Als het niet zorgvuldig wordt beheerd, kan het direct gebruiken van 'multiprocessing' leiden tot overmatig kopiëren van gegevens en geheugenoverhead, vooral bij grote datasets. Deze aspecten moet je handmatig afhandelen.

* Geen ingebouwde caching of persistentie: Als u `multiprocessing` gebruikt, moet u zelf caching en resultaatpersistentie implementeren.

* Potentieel sneller voor uiterst eenvoudige taken (maar doet er zelden toe): Zoals hierboven opgemerkt, kan de overhead van Joblib voor triviale taken leiden tot een iets langzamere uitvoering. Dit verschil is in de praktijk vaak verwaarloosbaar.

Samengevat:

Voor de meeste datawetenschaps- en machine learning-taken waarbij parallelle verwerking betrokken is, vooral taken die te maken hebben met grote datasets of herhaalde berekeningen vereisen, heeft Joblib over het algemeen de voorkeur vanwege het gebruiksgemak, efficiënt geheugenbeheer en ingebouwde caching . 'Multiprocessing' is een betere keuze als u nauwkeurigere controle over het parallellisatieproces nodig heeft en de complexiteit van de taak deze extra inspanning rechtvaardigt. Het prestatieverschil is vaak niet significant, tenzij u te maken heeft met uiterst eenvoudige of uiterst geoptimaliseerde taken. Het gemak en de efficiëntie van Joblib wegen doorgaans zwaarder dan de kleine prestatiewinst die voortvloeit uit het rechtstreeks gebruik van 'multiprocessing'.